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자료유형
학술저널
저자정보
Pali Sahu (Savitribai Phule Pune University) Shreenivas N Londhe (Savitribai Phule Pune University) Preeti S Kulkarni (Savitribai Phule Pune University)
저널정보
대한환경공학회 Environmental Engineering Research Environmental Engineering Research 제28권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
24 - 47 (24page)

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Precise quantification of Biochemical oxygen demand (BOD) and Dissolved oxygen (DO) are critically important for water quality assessment as well as for development of various management policies. To calculate BOD and DO for any water sample, standard technique Winkler-Azide method is used which is cumbersome and prone to measurement error. Therefore, there is a need to device alternate Data Driven Technique (DDT). In the present study, three different DDT: Artificial Neural Network (ANN), Multi Gene Genetic Programming (MG-GP) and M5 Model Tree (M5T) have been used for DO as well as BOD prediction for 3 separate stretches of Mula-Mutha River situated in Pune, India. Additionally, attempt has been made to predict BOD using modelled DO; which shows possibility of using modelled parameter in development of another model. Performance of the models was assessed through, root mean square error (RMSE); mean absolute relative error (MARE) and coefficient of correlation (R). Results based on 3 stations indicate that ANN and MGGP both outperformed with R above 0.85 and RMSE below 1 mg/L for 2 stations out of 3. MGGP and M5T can grasp the influence parameter which can be seen from the input frequency distribution in MGGP and coefficient of input parameters in M5T.
#Artificial neural networks #Biochemical oxygen demand #Modelling #Multi gene genetic programming #Model tree

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Data Driven Techniques
3. Study Area
4. Water Quality Data Set
5. Model Development
6. Results and Discussion
7. Conclusion
References

참고문헌 (49)

참고문헌 신청
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